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Enregistrement W2274272099 · doi:10.14288/1.0166982

Implementation of marker-assisted selection in BC forests : perception survey

2014· article· en· W2274272099 sur OpenAlexaboutno aff
Chelsea Nilausen

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)PerceptionComputer scienceGeographyForestryArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The iconic forests of British Columbia are deeply rooted in the lives of its inhabitants. Known for its lush green landscape and old growth trees, BC forests are home to over 1,300 plant and animal species, and provide a playground for recreational activities. The forest industry is also a key contributor to the provincial economy. Over the last decade, the forest sector has experienced a number of challenges as a result of the global economic crisis, the US housing crash, changing markets, low-cost competitors, the strength of the Canadian dollar, and the mountain pine beetle epidemic. Since, the provincial and federal governments have made a commitment to transform the forest sector through innovation, enhanced environmental performance, and new markets. One such area of innovation has been in forest genomic technologies. Marker-assisted selection (MAS) is a biotechnological tool that allows desired traits to be flagged on the genome. This tool may assist tree breeders with the early selection of preferred genotypes, thus reducing the breeding cycle and more accurately and efficiently selecting for improved qualities. However, there is a poor understanding of perceived acceptability towards the adoption of this technology. The objectives of this research were to investigate how the implementation of marker-assisted selection is perceived by forest stakeholders and First Nations in BC, and if this perception is dependent on the context of implementation. To accomplish these objectives, a mixed methods research approach was taken, employing semi-structured individual interviews, followed by a Likert scale questionnaire. Participants were categorized into four groups: government, industry, environmental non-governmental organizations (ENGOs), and First Nations. The results of this analysis found that government and industry participants held positive perceptions towards MAS, supporting its use and continued research in BC. Both agreed that the advantages of MAS outweigh the disadvantages, frequently identifying its benefits in forest regeneration and to tree breeders. ENGOs and First Nations demonstrated a less favourable attitude towards MAS. Their attitudes lie between neutral and negative. Concerns were most strongly focused on environmental impacts, ecosystem degradation, and reduced genetic diversity; while identified benefits were specific to tree breeders and improved tree resiliency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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